AI Agent এর অর্থনীতি গঠিত হচ্ছে

২০২৬ সালের কোনো এক মুহূর্তে, একদল AI agent একটি ওয়েবসাইট-এ মিলিত হয়েছিল, যার নাম Moltbook।

তাদেরকে মানুষেরা পাঠায়নি। তারা নিজেরাই গিয়েছিল। তারা সেখানে আলোচনা করত, বিতর্ক করত, এমনকি - যদি আপনি বলতে চান - "বন্ধুত্ব" করত। কিছু agent অন্য agent-দের তাদের পরিষেবা কেনার জন্য অর্থ প্রদান করার চেষ্টা শুরু করে।

এটা কোনো কল্পবিজ্ঞান কাহিনীর শুরু বলে মনে হতে পারে। কিন্তু এটা ঘটছে।

Agent অর্থনীতির উন্মেষ

যখন লোকেরা AI agent নিয়ে আলোচনা করে, তখন সাধারণত একটি একক agent কী করতে পারে তার উপর মনোযোগ দেয়: প্রশ্নের উত্তর দেওয়া, কাজ সম্পাদন করা, প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করা। কিন্তু আরও মজার বিষয় ঘটে agent-দের মধ্যে।

"Agents are trying to find ways to pay each other for things. It's very primitive right now, but you can see where it's going." — Dragonfly's Hoss EI

এটি মানুষের তৈরি করা কোনো সিস্টেম নয়। এটি agent-দের স্বতঃস্ফূর্ত আচরণ। যখন একটি agent-এর অন্য agent-এর ক্ষমতার প্রয়োজন হয়, তখন তার মূল্য বিনিময়ের একটি উপায় প্রয়োজন। ঐতিহ্যবাহী আর্থিক সিস্টেম পরিচয়হীন AI-এর জন্য ব্যবহার করা কঠিন। ক্রিপ্টোকারেন্সি স্বাভাবিকভাবেই এই পরিস্থিতির জন্য উপযুক্ত।

"It's pretty obvious that the narrative that will kickstart the next alt cycle is Crypto x AI. It's going to be payment infrastructure for all agents." — @0xMrWzrd

এই ভবিষ্যদ্বাণী সঠিক হতেও পারে, নাও হতে পারে। কিন্তু দিকটি স্পষ্ট: agent-দের নিজস্ব আর্থিক পরিকাঠামো প্রয়োজন।

কর্পোরেট স্তরে অনুপ্রবেশ

একই সময়ে, AI agent দ্রুত কর্পোরেট পরিবেশে প্রবেশ করছে।

Infosys এবং Anthropic একসাথে কাস্টমাইজড AI agent তৈরি করছে। Postman চালু করেছে Astro AI, একটি প্ল্যাটফর্ম যা "উৎপাদন পরিবেশে AI agent আবিষ্কার, পরিচালনা এবং পরিচালনা" করার জন্য তৈরি। বিভিন্ন AI agent পরিষেবা সংস্থা ৪০% দাম কমার এবং একই সাথে ২ গুণ কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির কথা জানিয়েছে।

"AI agents are becoming essential in HR — here are eight that HR leaders should understand and consider by 2026." — Bernard Marr

HR, গ্রাহক পরিষেবা, টেলিকম, ফিনান্স - এই ক্ষেত্রগুলি agent-এর দ্বারা নতুন করে তৈরি হচ্ছে। Nike গ্রাহক পরিষেবার একটি ডেমোনস্ট্রেশন দেখিয়েছে যে AI কোনো মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই রিফান্ড অনুরোধ প্রক্রিয়া করতে পারে।

এটা ভবিষ্যৎ নয়। এটা এখন।

মাল্টি এজেন্ট সিস্টেম

একটি একক agent-এর ক্ষমতার সীমাবদ্ধতা রয়েছে। একাধিক agent একসাথে কাজ করে এই সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করতে পারে।

"Someone built an entire AI RED TEAM - multiple agents that coordinate HACKING ATTACKS together, ZERO human input. PentAGI, open source, one agent does recon, another scans, another exploits, another writes the report." — @chiefofautism

এই উদাহরণটি মাল্টি এজেন্ট সিস্টেমের মূল ধারণাটি তুলে ধরে: বিশেষত্ব + সহযোগিতা। প্রতিটি agent একটি নির্দিষ্ট কাজের উপর মনোযোগ দেয়, এবং তারা কথোপকথনের মাধ্যমে তাদের কার্যক্রম সমন্বয় করে।

আরও জটিল রূপ ইতিমধ্যেই দেখা যাচ্ছে: Meta Agent, একটি agent যা "OpenAI Agents SDK ব্যবহার করে নতুন agent তৈরি করে"। আপনি স্বাভাবিক ভাষায় আপনার কী ধরনের agent প্রয়োজন তা বর্ণনা করুন, এবং Meta Agent আপনার জন্য সেটি তৈরি করবে।এটি একটি মজার পুনরাবৃত্তির দিকে পরিচালিত করে: একজন এজেন্ট অন্য এজেন্ট তৈরি করে, তৈরি হওয়া এজেন্ট আরও এজেন্ট তৈরি করতে পারে।

খরচের পতন

একটি চীনা হার্ডওয়্যার দল একটি উল্লেখযোগ্য কাজ করেছে:

"They took a 430,000-line AI assistant that needs a $599 Mac Mini and 1GB of RAM — and rewrote it in Go so it runs on a $9.9 dev board with less than 10MB of memory. Boot time: from 500 seconds to 1 second." (তারা ৪৩০,০০০ লাইনের একটি এআই সহকারী নেয়, যার জন্য ৫৯৯ ডলারের ম্যাক মিনি এবং ১ জিবি র‍্যাম দরকার ছিল - এবং এটিকে Go তে লেখে, যাতে এটি ৯.৯ ডলারের একটি ডেভ বোর্ডে ১০ এমবির কম মেমোরিতে চলতে পারে। বুট করার সময়: ৫০০ সেকেন্ড থেকে ১ সেকেন্ডে নেমে আসে।)

এটি এজেন্ট গণতন্ত্রায়নের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। যখন একটি এজেন্ট ১০ ডলারের ডিভাইসে চলতে পারে, তখন এর ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি বিস্ফোরিত হবে। প্রতিটি এজেন্টের ক্লাউডে বড় মডেলের প্রয়োজন নেই। অনেক কাজ প্রান্তিক ডিভাইসে সম্পন্ন করা যেতে পারে।

খরচ কমার আরেকটি মাত্রা হল টোকেন খরচ। বিভিন্ন অপটিমাইজেশন এজেন্টের পরিচালনার খরচকে একেবারে কমিয়ে দিচ্ছে। যখন এজেন্টের প্রান্তিক খরচ প্রায় শূন্যের কাছাকাছি, তখন এর ব্যবহারের ফ্রিকোয়েন্সি ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পাবে।

বিকল্পের ভয়

এজেন্টদের উত্থান নিয়ে সবাই আশাবাদী নয়।

"We think we're building tools, but we're actually building our replacements. Integrating AI agents to handle complex internal SOP workflows isn't 'efficiency'—it's a countdown. Once the institutional knowledge is digitized into a prompt chain, what's left for us?" — @LanYunfeng64 (আমরা মনে করি আমরা সরঞ্জাম তৈরি করছি, কিন্তু আসলে আমরা আমাদের প্রতিস্থাপন তৈরি করছি। জটিল অভ্যন্তরীণ এসওপি কর্মপ্রবাহ পরিচালনা করার জন্য এআই এজেন্টদের একত্রিত করা 'দক্ষতা' নয়—এটি একটি গণনা। একবার প্রাতিষ্ঠানিক জ্ঞান একটি প্রম্পট চেইনে ডিজিটাইজ করা হলে, আমাদের জন্য কী অবশিষ্ট থাকে?)

এটি একটি তীক্ষ্ণ প্রশ্ন। যখন একজন এজেন্ট সম্পূর্ণ স্ট্যান্ডার্ড অপারেটিং পদ্ধতি (Standard Operating Procedure) সম্পাদন করতে পারে, তখন এই কাজগুলি করা মানুষের মূল্য কী?

উত্তর হতে পারে: বিচারবুদ্ধি, সৃজনশীলতা, আন্তঃব্যক্তিক সংযোগ - সেই ক্ষমতাগুলি যা কোড করা কঠিন। কিন্তু এর মানে এই নয় যে পরিবর্তনের প্রক্রিয়াটি বেদনাদায়ক হবে না।

"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops." (আমরা আক্ষরিক অর্থে নিজেদেরকে হত্যা করছি, আমাদের অভ্যন্তরীণ অপারেশনের পুরো এসওপি কর্মপ্রবাহ চালানোর জন্য সতর্কতার সাথে এআই এজেন্ট তৈরি করে।)

বিদ্রূপের বিষয় হল, যারা সবচেয়ে বেশি সক্রিয়ভাবে এজেন্ট তৈরি করছেন, তারাই তাদের প্রতিস্থাপনের সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি বোঝেন।

বিশ্বাসের সমস্যা

ব্যাপকভাবে এজেন্ট মোতায়েন করার মূল চ্যালেঞ্জ হল বিশ্বাস।

"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64 (এআই এজেন্ট: মতামত সহ অবিশ্বস্ত ক্রন জব। বাজেট, স্যান্ডবক্স, লেজার প্রয়োজন। আপনি যদি তাদের পরিবর্তনগুলি আলাদা করতে না পারেন তবে আপনি একটি ভাইব পাঠিয়েছেন।)

এই অভিব্যক্তিটি খুবই উপযুক্ত। এজেন্ট মূলত স্বায়ত্তশাসিতভাবে চালিত প্রোগ্রাম, তবে এগুলি ঐতিহ্যবাহী স্ক্রিপ্ট নয় - তাদের "মতামত" রয়েছে, তাদের আউটপুট অনিশ্চিত। এর মানে হল আপনার প্রয়োজন:

বাজেট সীমা: এজেন্টকে অতিরিক্ত সম্পদ খরচ করা থেকে রক্ষা করা
স্যান্ডবক্স: এজেন্ট কোন সিস্টেমে অ্যাক্সেস করতে পারবে তা সীমিত করা
অডিট লগ: এজেন্টের প্রতিটি কার্যকলাপ রেকর্ড করা

এই সুরক্ষা ব্যবস্থা ছাড়া, এজেন্ট মোতায়েন করা মানে "একটি ভাইব পাঠানো" - আপনি জানেন না এটি কী করবে।

বাণিজ্যিক মডেল

এজেন্ট ইতিমধ্যেই একটি ব্যবসায় পরিণত হয়েছে।

"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics." (২০২৬ সালে পাঁচটি এআই এজেন্ট ব্যবসায়িক মডেল মিলিয়ন মিলিয়ন ডলার আয় করবে - বাস্তব রাজস্ব মেকানিক্সের সাথে ভেঙে দেওয়া হয়েছে।)নির্দিষ্ট বাণিজ্যিক মডেলগুলির মধ্যে রয়েছে:

Agent as a Service: ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে চার্জ করা এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম
কাস্টমাইজড ডেভেলপমেন্ট: ব্যবসার জন্য নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে এজেন্ট তৈরি করা
এজেন্ট অর্কেস্ট্রেশন: ব্যবসাকে একাধিক এজেন্ট পরিচালনা করতে সাহায্য করার প্ল্যাটফর্ম
এজেন্ট মার্কেটপ্লেস: এজেন্টদের একে অপরের সাথে ক্ষমতা লেনদেন করার জন্য একটি বাজার
এজেন্ট অপটিমাইজেশন: এজেন্টের দক্ষতা বাড়ানো এবং খরচ কমানোর জন্য পরামর্শ পরিষেবা

একটি মজার ঘটনা: 18টি AI এজেন্ট, 18টি ট্রেডিং কৌশল, 15টির বেশি লাভজনক। বাজার ধসে গেলে, মানুষ আতঙ্কিত হয়ে পড়ে, কিন্তু এজেন্টরা 100 মিলিয়ন ডলারের বেশি লাভ করে।

"It's not speed. It's not computing power. It's the complete absence of fear and greed."

এটি মানুষের তুলনায় এজেন্টের সুবিধা: সম্পূর্ণ আবেগপ্রবণ নিরপেক্ষতা।

সেরা অনুশীলনের উদ্ভব

অভিজ্ঞতা জমা হচ্ছে।

"The best AI agents are invisible. They run in the background, handle the work, and only ping you when they need human judgment."

এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ডিজাইন নীতি। ভালো এজেন্টের ঘন ঘন ব্যবহারকারীদের বিরক্ত করা উচিত নয়। এটির বেশিরভাগ কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করা উচিত, শুধুমাত্র তখনই হস্তক্ষেপ করা উচিত যখন মানুষের বিচারবুদ্ধির প্রয়োজন হয়।

আরেকটি নীতি হল ইন্টারফেস ডিজাইন:

"AI agents read markdown better than they read your mind. Built an ascii wireframe editor. Draw a page in 30 seconds, copy/paste into Claude Code and get a full working page back."

এটি এজেন্ট যুগের UX ডিজাইন: মানুষের উদ্দেশ্য অনুমান করার পরিবর্তে এজেন্টের জন্য ইনপুট ফর্ম্যাট অপ্টিমাইজ করা।

সীমানার স্বীকৃতি

সব কাজ এজেন্টের হাতে দেওয়া উচিত নয়।

"It really isn't that hard to see the jagged frontier of AI. Just think about the parts of your job that are vital but that you would be insane to expect an AI to do, even if agents get 10x better. That's the frontier."

এই "অমসৃণ সীমান্ত" হল এজেন্টের ক্ষমতা বোঝার চাবিকাঠি। এটি একটি পরিষ্কার সীমানা নয়, বরং একটি এবড়োখেবড়ো প্রান্ত। কিছু জটিল কাজ এজেন্ট ভালোভাবে করতে পারে, আবার কিছু সহজ কাজেও ব্যর্থ হতে পারে।

এই সীমান্ত সনাক্তকরণের জন্য অভিজ্ঞতার প্রয়োজন। AI যত বেশি ব্যবহার করা হবে, বিচার তত বেশি নির্ভুল হবে।

সারসংক্ষেপ

AI এজেন্টরা ল্যাবরেটরি থেকে উৎপাদন পরিবেশে যাচ্ছে। তারা তাদের নিজস্ব অর্থনৈতিক ব্যবস্থা তৈরি করছে (এজেন্ট-টু-এজেন্ট লেনদেন), বিভিন্ন শিল্পে প্রবেশ করছে এবং কাজের প্রকৃতি পরিবর্তন করছে।

মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম একক এজেন্টের ক্ষমতার বাইরেও ক্ষমতা প্রদর্শন করে। খরচ হ্রাস নতুন অ্যাপ্লিকেশন দৃশ্যকল্প উন্মোচন করছে। তবে, বিশ্বাসের সমস্যা, প্রতিস্থাপনের ভয় এবং ক্ষমতার সীমানা সম্পর্কে অনিশ্চয়তা এখনও মাথার উপর ঝুলন্ত তলোয়ার।

এজেন্ট অর্থনীতি গঠিত হচ্ছে। প্রশ্ন হল: আমরা কি প্রস্তুত?

এই নিবন্ধটি ২০২৬ সালের ১৮ই ফেব্রুয়ারি X/Twitter-এ এআই এজেন্টদের নিয়ে হওয়া ১০০টি আলোচনার বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে লেখা।